# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']


def main():
    print(tf.__version__)

    # 1. 导入 Fashion MNIST 数据集
    fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

    # 2. 浏览数据
    print("训练集中有 60,000 个图像，每个图像由 28 x 28 的像素表示", train_images.shape)
    print("训练集中有 60,000 个标签", len(train_labels))
    print("每个标签都是一个 0 到 9 之间的整数", train_labels)
    print("测试集中有 10,000 个图像。同样，每个图像都由 28x28 个像素表示", test_images.shape)
    print("测试集包含 10,000 个图像标签", len(test_labels))

    # 3. 预处理数据
    # 在训练网络之前，必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像，您会看到像素值处于 0 到 255 之间
    plt.figure()
    plt.imshow(train_images[0])
    plt.colorbar()
    plt.grid(False)
    plt.show()

    # 将这些值缩小至 0 到 1 之间，然后将其馈送到神经网络模型。为此，请将这些值除以 255。请务必以相同的方式对训练集和测试集进行预处理：
    train_images = train_images / 255.0
    test_images = test_images / 255.0

    # 为了验证数据的格式是否正确，以及您是否已准备好构建和训练网络，让我们显示训练集中的前 25 个图像，并在每个图像下方显示类名称。
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for i in range(25):
        plt.subplot(5, 5, i + 1)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        plt.grid(False)
        plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
        plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
    plt.show()

    # 4.构建模型
    # 4。1 设置层
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])

    # 4.2 编译模型
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])

    # 5. 训练模型
    # 5.1 向模型馈送数据
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
    # 5.2 评估准确率
    test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

    print('\nTest accuracy:', test_acc)
    # 5.3 进行预测
    probability_model = tf.keras.Sequential([model,
                                             tf.keras.layers.Softmax()])
    predictions = probability_model.predict(test_images)

    # 预测结果是一个包含 10 个数字的数组。它们代表模型对 10 种不同服装中每种服装的“置信度”。
    print(predictions[0])
    # 您可以看到哪个标签的置信度值最大：
    num: int = np.argmax(predictions[0])
    print(num)
    # 该模型非常确信这个图像是短靴，或 class_names[9]
    print(class_names[num])
    # 通过检查测试标签发现这个分类是正确的：
    print(test_labels[0])

    # 您可以将其绘制成图表，看看模型对于全部 10 个类的预测。plot_image，plot_value_array

    # 5.4 验证预测结果
    # 我们来看看第 0 个图像、预测结果和预测数组。正确的预测标签为蓝色，错误的预测标签为红色。数字表示预测标签的百分比（总计为 100）
    i = 0
    plt.figure(figsize=(6, 3))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
    plt.show()

    # 让我们用模型的预测绘制几张图像。请注意，即使置信度很高，模型也可能出错。
    # Plot the first X test images, their predicted labels, and the true labels.
    # Color correct predictions in blue and incorrect predictions in red.
    num_rows = 5
    num_cols = 3
    num_images = num_rows * num_cols
    plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows))
    for i in range(num_images):
        plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1)
        plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
        plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2)
        plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

    # 6. 使用训练好的模型
    # 最后，使用训练好的模型对单个图像进行预测。
    # Grab an image from the test dataset.
    img = test_images[1]
    print(img.shape)
    # tf.keras 模型经过了优化，可同时对一个批或一组样本进行预测。因此，即便您只使用一个图像，您也需要将其添加到列表中：
    # Add the image to a batch where it's the only member.
    img = (np.expand_dims(img, 0))
    print(img.shape)
    # 现在预测这个图像的正确标签：
    predictions_single = probability_model.predict(img)
    print(predictions_single)

    plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels)
    _ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)
    plt.show()

    # keras.Model.predict 会返回一组列表，每个列表对应一批数据中的每个图像
    print("在批次中获取对我们（唯一）图像的预测", np.argmax(predictions_single[0]))

    model.save("model/02.h5")


def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    true_label, img = true_label[i], img[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                         100 * np.max(predictions_array),
                                         class_names[true_label]),
               color=color)


def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
    true_label = true_label[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks(range(10))
    plt.yticks([])
    thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
    plt.ylim([0, 1])
    predicted_label = np.argmax(predictions_array)

    thisplot[predicted_label].set_color('red')
    thisplot[true_label].set_color('blue')


if __name__ == '__main__':
    main()
